1 摘要

1.1 國內現況

1.1.1 基本工資調漲 4.56%

2023年1月1日起
基本工資確定調漲為月薪26,400元
時薪176元

1.1.2 基本工資連續七年調漲

2023 年調薪後
最直接的影響就是勞健保和勞退金
(領基本工資者)
對企業雇主來說成本增加 5.41%

1.2 人事成本變高，那就少用點人吧

1.3 基本工資的增加，真的會造成僱員數量減少（失業率增加）嗎？

評估基本工資調漲對就業市場的衝擊
紐澤西與賓州速食店的案例研究

  • 1992 年初紐澤西調漲基本工資

    • 由每小時 USD 4.25 提高至 USD 5.05

  • 當「單位勞動力價格 ↑」，可能會造成

    • 就業人口 ↓

    • 就業率 ↓

  • 因此，經濟學家想要評估「調漲基本工資對低工資的勞工就業人口的影響」

1.4 本文資訊

  • Author: David Card and Alan B. Krueger

  • Publish date: October 1993

  • Publish at: National Bureau of Economic Research Working Paper Series

  • DOI: 10.3386/w4509

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2 研究背景

2.1 紐澤西的就業政策與時空背景

  • 1989 年底紐澤西州立法調漲基本工資 USD 3.35 ➜ USD 3.80

  • 1990 年初再次立法調漲基本工資 ➜ USD 4.25

  • 1992 年初第三次立法調漲基本工資 ➜ USD 5.05

3 研究方法

3.1 研究策略思考

  • 直接想像：前後對照

    • 其實可以只看紐澤西速食店調漲前後的差異

    • 但無法避免「時間與季節性因素」的混淆

  • 其他可以利用的條件

    • 紐澤西有調漲基本工資、但隔壁的賓州沒有

    • 紐澤西是小州，經濟與附近各州有密切聯繫

    • 比較「紐澤西前後差異」、與「賓州前後差異」的差異，可以有效避開混淆

3.2 研究類型

Prospective Cohort study with Fixed Population

前瞻性固定人群的隊列研究

  • Prospective 前瞻性

  • Cohort Study 隊列研究

  • Fixed Population 固定人群

3.3 名詞解釋

3.3.1 Cohort Study

  • 實驗性研究（RCT、A B test）以外最常用的兩種觀察性研究方法之一

  • 在⼀段時間內追踪特定族群（具有共同特徵或經歷）

  • 先找好幾群要觀察的人，隨著時間推移持續觀察他們的變化

  • 有時候稱：follow-up、longitudinal study 縱向研究

3.3.2 Prospective Cohort Study

  • 定義：先開始專案規劃選定人群後，事件才發生、數據才開始記錄

  • 操作：根據過去或當前的資料來進行分眾

  • 優勢：精確、麻煩、資訊少、偏差少

  • 劣勢：跟實驗一樣需等待、可能存在偏誤、與混淆因子

    • 可能的偏誤：Losses to Follow-Up、Healthy Worker Effect

3.3.3 Fixed population 固定人群

  • 依據特徵或暴露因子分組後，組別不會隨時間改變

  • 但參與分組的研究對象可能隨時間而失去聯繫 Losses to Follow-Up

3.4 研究時間

  • planning: early 1992

  • 1st interview: 1992 年 2 ~ 3 月

    • 電訪

  • 2nd interview: 1992 年 11 ~ 12 月

    • 電訪 + 實地確認 Losses to Follow-Up

3.5 研究對象

  • subject: 速食店

    • 低薪者多，低薪者中 25% 在速食店工作

    • 速食店都只給基本工資，所以會需要跟進調漲薪資

    • 速食店工作和產品同值性高，容易取得可靠就業、工資、產品數據、沒有小費（減少薪資衡量困難）

    • 速食店是需要特許經營，選樣本相對容易

    • 過去經驗表明速食店對電話訪談的回覆意願高

3.6 暴露因子與結果

  • outcome: 員工數量改變

  • exposure / treatment: 基本工資由 4.25 -> 5.05, 1992, Apr., NJ

    • exp group: 會調漲基本工資的紐澤西，n = 364

    • non-exp group: 不會調漲基本工資的賓州，n = 109

3.7 統計方法

  1. T-statistic for test of equality of means

  2. Linear regression

4 研究結果

4.1 Table: 1 Sample Design and Response Rate

  • 確認收樣的概況

  • 並清楚說明 loss to follow-up 的原因：有時 loss to follow-up 受 exposure 影響，所以必須確認兩者無關

餐廳位置（州）
所有樣本
New Jersey
Pennsylvania
% % %
前測
1992/02/15 ~ 03/04
餐廳數量a 473 100.0% 364 100.0% 109 100.0%
拒絕 63 13.3% 33 9.1% 30 27.5%
受訪 410 86.7% 331 90.9% 79 72.5%
後測
1992/11/05 ~ 12/31
餐廳數量 410 86.7% 331 90.9% 79 72.5%
已關閉 6 1.3% 5 1.4% 1 0.9%
裝修中 2 0.4% 2 0.5% 0 0.0%
暫時關閉b 2 0.4% 2 0.5% 0 0.0%
拒絕 1 0.2% 1 0.3% 0 0.0%
受訪c 399 84.4% 321 88.2% 78 71.6%
a 在收樣階段，有 29 間餐廳因為沒有電話而移除，目前的 473 間餐廳僅均為有電話者
b 後測時，各有一間餐廳分別因為：高速公路工程、火災暫時關閉
c 後測過程中，有 371 間餐廳為電話訪談、28 間因為拒絕電訪而採用實體訪問

4.2 Table 2: Means of Key Variables

  • 比較兩個 Cohort 的差異，如果基本特徵就有差異，那後續 Cohort 的 outcome 不一樣可能受到其他因素干擾，就無法驗證其他假設

  • 比較平均數，也就是分別把 NJ 跟 PA 的數據計算出估計值、與標準誤；因為餐廳類型、直營/加盟是類別變項，原文是將其視為不同的特徵（欄位），其值均為 1 或 0

餐廳位置（州）
New Jersey
Pennsylvania
Test of equality
of means
特徵 樣本數 % 樣本數 % t value p value
餐廳類型
Burger King 136 41.1% 35 44.3% -0.52 0.607
KFC 68 20.5% 12 15.2% 1.16 0.250
Roy Rogers 82 24.8% 17 21.5% 0.62 0.535
Wendy’s 45 13.6% 15 19.0% -1.12 0.266
直營/加盟
直營店 113 34.1% 28 35.4% -0.22 0.829
加盟店 218 65.9% 51 64.6% 0.22 0.829
餐廳位置（州）
New Jersey
Pennsylvania
Test of equality
of means
特徵 樣本數 平均值 標準誤 樣本數 平均值 標準誤 t value p value
前測
1992/02/15 ~ 03/04
全職人力工時 FTE 321 20.44 0.51 77 23.33 1.35 -2.00 0.05
正職人數 / FTE % 321 32.85 1.33 77 35.04 2.73 -0.72 0.47
起薪 314 4.61 0.02 76 4.63 0.04 -0.40 0.69
薪資 = $4.25 % 331 30.51 2.53 79 32.91 5.32 -0.41 0.68
套餐金額 311 3.35 0.04 76 3.04 0.07 3.96 0.00
營業時長 331 14.42 0.15 79 14.53 0.33 -0.29 0.77
招聘獎金 % 331 23.56 2.34 79 29.11 5.14 -0.98 0.33
後測
1992/11/05 ~ 12/31
全職人力工時 FTE 319 21.03 0.52 77 21.17 0.94 -0.13 0.90
正職人數 / FTE % 314 35.87 1.38 76 30.38 2.81 1.75 0.08
起薪 318 5.08 0.01 71 4.62 0.04 10.82 0.00
薪資 = $4.25 % 331 0.00 0.00 79 25.32 4.92 -5.14 0.00
薪資 = $5.05 % 331 85.50 1.94 79 1.27 1.27 36.38 0.00
套餐金額 305 3.41 0.04 71 3.03 0.07 5.08 0.00
營業時長 321 14.42 0.15 78 14.65 0.33 -0.65 0.52
招聘獎金 % 331 19.34 2.17 79 22.78 4.75 -0.66 0.51

4.3 Figure 1: Distribution of Starting Wage Rates

4.4 Table 3: Average Employment Per Store Before and After the Rise in New Jersey Minimum Wage

  • 比較兩週前測、後測，以及兩次測量的差異

  • 兩次測量的差異有三種計算方法，原則上都在估計同樣的母體參數，不應該差異很大

    • 平均值直接相減，標準誤可以由此計算:

      • \(EF(difference) = \sqrt{(SD_1^2/N_1 + SD_2^2/N_2)}\)

    • 計算每組樣本前後差異，取平均並計算標準誤差

      • 此處計算的標準誤與文獻略有差異

    • 將歇業的 4 間餐廳的 FTE 設置為 0，計算每組樣本前後差異，取平均並計算標準誤差

      • 此處計算的標準誤與文獻略有差異

Pennsylvania
New Jersey
平均值差
PA - NJ
特徵 平均值 標準誤 平均值 標準誤 平均值 標準誤
全職人力工時 FTE (前測) 23.33 1.35 20.44 0.51 -2.89 1.91
全職人力工時 FTE (後測) 21.17 0.94 21.03 0.52 -0.14 1.33
後測 - 前測 (平均值差) -2.17 1.65 0.59 0.73 2.75 2.33
後測 - 前測 (樣本差) -2.28 1.25 0.47 0.48 2.75 1.77
後測 - 前測 (樣本差、調整暫時歇業) -2.28 1.25 0.46 0.47 2.74 1.77
起薪
低
4.25
中
4.26 ~ 4.99
高
>= 5.00
平均值差
低 - 高
平均值差
中 - 高
特徵 平均值 標準誤 平均值 標準誤 平均值 標準誤 平均值 標準誤 平均值 標準誤
全職人力工時 FTE (前測) 19.56 0.77 20.08 0.84 22.25 1.14 -2.69 1.37 -2.17 1.41
全職人力工時 FTE (後測) 20.88 1.01 20.96 0.76 20.21 1.03 0.66 1.44 0.74 1.27
後測 - 前測 (平均值差) 1.32 1.27 0.87 1.13 -2.04 1.53 3.36 1.99 2.91 1.90
後測 - 前測 (樣本差) 1.20 0.82 0.71 0.69 -2.16 1.01 3.36 1.30 2.87 1.22
後測 - 前測 (樣本差、調整暫時歇業) 1.19 0.81 0.70 0.68 -2.12 0.99 3.32 1.28 2.82 1.20

4.5 Table 4: Reduced from Models for Change in Employment

模型結果與「調升基本工資會減少就業人數」矛盾

  • Model 1: 若為紐澤西 FTE 差增加 2.75 [95% CI: 0.48 ~ 5.02]

  • Model 2: 調整（控制）餐廳類型、直營/加盟時，若為紐澤西 FTE 差增加 2.78 [95% CI: 0.51 ~ 5.06]

  • Model 3: 距離新的基本工資之差異（GAP）每增加 1 單位， FTE 差增加 16.36 [95% CI: 4.71 ~ 28.01]

  • Model 4: 調整（控制）餐廳類型、直營/加盟時，距離新的基本工資之差異（GAP）每增加 1 單位， FTE 差增加 15.88 [95% CI: 3.99 ~ 27.76]

  • Model 5: 調整（控制）餐廳類型、直營/加盟時、區域，距離新的基本工資之差異（GAP）每增加 1 單位， FTE 差增加 12.16 [95% CI: -2.22 ~ 26.55]

  • 無法證明下列模型有差異：

    • Model 1 vs Model 2

    • Model 4 vs Model 3

    • Model 5 vs Model 3

州州
類型
自營		GAPGAP
類型
自營		GAP
類型
自營
區域
Intercept-2.28 *-1.83  -1.67 * -1.54   -0.70 
[-4.32, -0.25] [-4.13, 0.48] [-2.99, -0.35]  [-3.36, 0.28]  [-3.66, 2.25]
NJ2.75 *2.78 *                
[0.48, 5.02] [0.51, 5.06]                 
KFC     0.24        0.81   0.83 
     [-2.27, 2.75]       [-1.66, 3.28]  [-1.67, 3.33]
Roy's     -2.59 *      -1.84   -2.08 
     [-5.14, -0.04]       [-4.38, 0.69]  [-4.66, 0.49]
Wendy's     -0.19        0.36   0.55 
     [-3.00, 2.62]       [-2.52, 3.23]  [-2.34, 3.45]
Company-owned     0.36        0.43   0.16 
     [-1.76, 2.49]       [-1.67, 2.54]  [-1.98, 2.30]
GAP          16.36 **15.88 **12.16 
          [4.71, 28.01]  [3.99, 27.76]  [-2.22, 26.55]
Central, NJ                      -1.21 
                      [-4.22, 1.80]
Northern, NJ                      0.15 
                      [-2.20, 2.50]
Northeast suburbs of PA                      -3.45 
                      [-7.36, 0.47]
Easton etc, PA                      0.31 
                      [-3.36, 3.97]
N384     384     368      368      368    
R20.01  0.03  0.02   0.03   0.05 
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
## Analysis of Variance Table
## 
## Model 1: dfte ~ state + chain + co_owned
## Model 2: dfte ~ state
##   Res.Df   RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)
## 1    378 30272                           
## 2    382 30721 -4   -448.84 1.4011 0.2329
## Analysis of Variance Table
## 
## Model 1: dfte ~ gap + chain + co_owned
## Model 2: dfte ~ gap
##   Res.Df   RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)
## 1    362 27244                           
## 2    366 27560 -4   -316.77 1.0523 0.3801
## Analysis of Variance Table
## 
## Model 1: dfte ~ gap + chain + co_owned + location
## Model 2: dfte ~ gap
##   Res.Df   RSS Df Sum of Sq      F Pr(>F)
## 1    358 26858                           
## 2    366 27560 -8   -702.41 1.1703 0.3161

4.6 Table 5: Specification Tests of Reduced-form Employment Models

4.7 Table 6: Effects of Minimum-Wage Increase on Other Outcomes

4.8 Table 7: Reduced-form Models for Change in the Price of a Full Meal

4.9 Table 8: Estimated Effect of Minimum Wages on Numbers of Mcdonald’s Restaurants, 1986-1991